Próbuję użyć neuralnetpakietu R ( tutaj dokumentacji ) do przewidywania. Oto, co próbuję zrobić: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~',...
Netflix opierał swoje sugestie na ocenach innych filmów / programów przesłanych przez użytkownika. Ten system ocen miał pięć gwiazdek. Teraz Netflix pozwala użytkownikom lubić / nie lubić (kciuk w górę / kciuk w dół) filmów / programów. Twierdzą, że łatwiej jest oceniać filmy. Czy ta...
Przeglądałem dokumentację sklearn, ale nie jestem w stanie zrozumieć celu tych funkcji w kontekście regresji logistycznej. Dla decision_functionniego mówi, że jego odległość między hiperpłaszczyznę i instancji testowej. w jaki sposób te konkretne informacje są przydatne? i jak to się odnosi...
Mam pytanie, które moim zdaniem będzie dość proste dla wielu użytkowników. Używam modeli regresji liniowej, aby (i) zbadać związek kilku zmiennych objaśniających i mojej zmiennej odpowiedzi oraz (ii) przewidzieć moją zmienną odpowiedzi za pomocą zmiennych objaśniających. Wydaje się, że jedna...
Jestem zdezorientowany, jak ocenić tylny rozkład predykcyjny dla regresji liniowej Bayesa, pomijając podstawowy przypadek opisany tutaj na stronie 3, i skopiowałem poniżej. p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta,...
Interesuje mnie modelowanie całkowitego połowu ryb za pomocą gam w mgcv do modelowania prostych efektów losowych dla poszczególnych statków (które odbywają wielokrotne podróże w czasie na łowisku). Mam 98 przedmiotów, więc pomyślałem, że użyję gam zamiast gamma do modelowania efektów losowych. Mój...
Jakie są zależności i różnice między wnioskowaniem przyczynowym a prognozowaniem (zarówno klasyfikacja, jak i regresja)? W kontekście prognoz mamy zmienne predykcyjne / wejściowe i zmienne odpowiedzi / wyjściowe. Czy to oznacza, że istnieje związek przyczynowy między zmiennymi wejściowymi i...
Czy szacunkowe odchylenia standardowe są obliczane za pomocą: sN.=1N.∑N.i = 1(xja-x¯¯¯)2)-------------√.sN.=1N.∑ja=1N.(xja-x¯)2). s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) dla dokładności prognoz z...
Jestem nowym użytkownikiem WinBUGS i mam jedno pytanie do twojej pomocy. Po uruchomieniu następującego kodu uzyskałem parametry beta0through beta4(statystyki, gęstość), ale nie wiem, jak uzyskać prognozę ostatniej wartości h, którą ustawiłem NAdo modelowania w kodzie. Czy ktoś może mi...
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...
Próbuję przewidzieć wynik równowagi i wypróbowałem kilka różnych metod regresji. Zauważyłem jedną rzecz, że przewidywane wartości wydają się mieć pewien górny limit. To znaczy, faktyczny bilans wynosi , ale moje przewidywania sięgają około . Poniższy wykres pokazuje rzeczywistą vs przewidywaną...
Pracuję nad weryfikacją krzyżową prognoz moich danych z 200 podmiotami i 1000 zmiennymi. Interesuje mnie regresja grzbietu, ponieważ liczba zmiennych (chcę użyć) jest większa niż liczba próbek. Więc chcę użyć estymatorów skurczu. Oto przykładowe dane: #random population of 200 subjects with 1000...
Biorę udział w kursie Wprowadzenie do Bayesa i mam trudności ze zrozumieniem rozkładów predykcyjnych. Rozumiem, dlaczego są przydatne i znam definicję, ale są pewne rzeczy, których nie do końca rozumiem. 1) Jak uzyskać właściwy rozkład predykcyjny dla wektora nowych obserwacji Załóżmy, że...
Mam Dynamiczny Naiwny model Bayesa wyszkolony w zakresie kilku zmiennych czasowych. Dane wyjściowe modelu są prognozami P(Event) @ t+1szacowanymi dla każdego t. Fabuła P(Event)versus timejest taka, jak podano na poniższym rysunku. Na tym rysunku czarna linia przedstawia P(Event)zgodnie z...
Mam dokładny randomForestmodel klasyfikacji, którego chciałbym użyć w aplikacji, która przewiduje klasę nowego przypadku. W nowym przypadku nieuchronnie brakuje wartości. Prognozy nie będą działać jako takie dla NA. Jak mam to zrobić? data(iris) # create first the new case with missing...
Hastie i in. „Elementy uczenia statystycznego” (2009) rozważają proces generowania danych z i .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =σ2)εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Prezentują następujący rozkład wariancji...
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...
Z moich miar eksperymentu obliczyłem prosty model regresji liniowej w celu wykonania prognoz. Przeczytałem, że nie należy obliczać prognoz dla punktów, które odbiegają zbyt daleko od dostępnych danych. Nie znalazłem jednak żadnych wskazówek, które pomogłyby mi dowiedzieć się, jak daleko mogę...
Wiem, że to prawdopodobnie podstawowe pytanie ... Ale nie wydaje mi się, aby znaleźć odpowiedź. Dopasowuję GLM do rodziny Poisson, a następnie próbowałem przyjrzeć się prognozom, jednak wydaje się, że uwzględniono